Данная заготовка содержит разные “вкусные” куски, которые показались мне весьма ценными для разъяснения системного мышления во время чтения разных текстов А. Левенчука с 2016 года (до начала освоения руководств летом 2025 года).
Понятийное внимание основывается на двух ключевых механизмах: понятиях и заземлении.
Понятие - это ментальный (абстрактный) объект, описывающий класс явлений, объектов или процессов. Оно позволяет структурировать информацию и связывать её с теоретическим контекстом. Например, «системами» можно назвать самые разные объекты — от технических устройств до экосистем, - которые соответствуют следующим признакам: 1) эти объекты - физические, то есть, их можно обнаружить в физическом пространстве-времени (например, потрогать или увидеть), 2) они состоят из физических частей и сами являются частью других физических объектов, 3) они обладают каким-то новым свойством, которое не характерно для его частей325 Такое свойство называют эмерджентным от английского слова emergent - появляющийся , выполняют новую функцию (самолет летит, а его крыло без остальных частей - нет, кошка бегает, а её нога без остальных частей - нет).
Заземление или граундинг - это процесс связывания ментального понятия с конкретным объектом или явлением. Этот процесс помогает применять теоретические знания на практике, связывая ментальное пространство и физический мир. Например, изучая понятие «ассоциативное внимание», стажер может заземлить его в своей жизни, наблюдая, как изменение интонации коллеги влияет на восприятие информации во время совещания.
Наведение внимания через понятие - это осознанный процесс, в ходе которого человек выделяет важные понятия для того, чтобы проводить рациональные рассуждения, обсуждать определённые аспекты или характеристики систем (предметов, физического мира). Например, при анализе маркетинговой кампании понятие «целевой сегмент» помогает сосредоточиться на характеристиках аудитории, наиболее подходящей для конкретного продукта.
Понятийное внимание тесно связано с трансдисциплинарными концептами, такими как системность, причинность и эмерджентность. Например, системное мышление помогает видеть организацию как взаимодействующую совокупность ролей и процессов, а причинное мышление выделяет последовательность событий, которые привели к текущему результату. Эти связи позволяют использовать понятийное внимание для решения задач в самых разных областях — от инженерии до управления.
Моделирование в широком смысле - это эффективное по затратам использование чего-то одного вместо чего-то другого для мыслительных целей. Это позволяет нам использовать вместо реальности что-то такое, что проще, безопаснее или дешевле чем реальность для заданной цели; модель является абстракцией реальности в том смысле, что она не может представить все аспекты реальности. Это позволяет нам иметь дело с миром упрощённым способом, обходя сложность, опасность и необратимость реальности. Модель - это нужное нам упрощение реальности для того, чтобы работать с этой реальностью. Мы не тратим время на обсуждение ненужных деталей моделируемого объекта. Модель - это “правильное упрощение”. Формальную модель нужно подвергнуть оптимизации. Там, где физическую систему (объект) изготовить долго и дорого, можно ограничиться составляемой информационной моделью, и всё-таки получить ответ на вопрос.
Если семантика - про внеситуационную связь символов с их значением, то прагматика - про понимание конкретных ситуаций в деятельности.
All agents, whatever their commitment to an ontology is, find themselves in a communication situation illustrated using the semiotic triangle. The sender of a message may use a word or - more generally - a sign like the string “Person” to stand for a concept the has in his own “mind”. He uses the sign in order to refer to abstract or concrete things in the world, which may, but need not be, physical objects. The sender also invokes a concept in the mind of an actor receiving this sign. The receiver uses the concept in order to point out the individual or the class of individuals the sign was intended to refer to. Thereby, the interpretation of the sign as a concept as well as its use in a given situation depends heavily on the receiver as well as the overall communication context. Therefore, the meaning triangle is sometimes supplemented the further nodes in order to represent the receiver of the context of communication. We have illustrated the context by an instable arrow from sign to thing that constrains possible acts of reference. Note that the act of reference remains indirect, as it is mediated by the mental concept. Once the concept is invoked, it behaves (so to speak) as a function that, given a particular context (i.e., the world state mentioned in previous sections), returns the thing we want to refer to. Moreover, the correspondences between sign, concept and thing are weak and ambiguous. In many communication circumstances, the usage of signs can erroneously invoke the wrong concepts and represent different entities than intended to. This problem is further aggravated when a multitude of agents exchanges messages in which terms do not have a prescribed meaning. Unavoidably, different agents will arrive at different conclusions about the semantic and the intention of the message.
На каждом логическом уровне описываются классы, члены которых встретятся уровнем ниже, при этом используются классы, определённые уровнем выше. Логические уровни оказываются уровнями обобщения мышления для разных дисциплин или даже для групп дисциплин. Если нас интересует мультидисциплинарность (например, мы хотим обсуждать множество инженерных дисциплин, или инженерные и менеджерские дисциплины вместе, или мы хотим включить обсуждение ещё и научных исследований), то нам приходится для качественного обсуждения подниматься выше по лестнице логических уровней.
Эмерджентность можно охарактеризовать как необходимость перехода к иной дисциплине для описания свойств системы, несводимых к сумме свойств её частей, в результате чего пригодность дисциплины проявляется только на каком-то системном уровне, а на более низких она будет непригодна, и попытка использования её для описания будет редукционизмом (панфизикализм, панпсихизм). Разумеется, эти дисциплины будут работать, и система будет подчиняться их законам, но на некоторых системных уровнях они будут бесполезны для получения практически ценных описаний (нельзя, например, свести операционный менеджмент к праксиологии и сказать, что для выполнения роли операционного менеджера и создания рабочих продуктов по соответствующим практикам достаточно прочитать Мизеса. Конечно, операционный менеджер, читавший “Человеческую деятельность”, будет лучше понимать действия людей, чем не читавший. Но ему для выполнения практик менеджмента надо читать книги по соответствующим прикладным дисциплинам. Хотя работа операционного менеджера и управляемых ими людей, разумеется, будет подчиняться законам физики, психики и праксиологии, попытка проигнорировать которые в силу невежества в них и попыткой руководствоваться только дисциплиной операционного менеджмента или физикой породит проблемы, описанные, например, в “Пагубной самонадеянности” Хайека).
Редукционизм - монодисциплинарность (попытка объяснить всё одной дисциплиной). Системный подход - междисциплинарность (необходимость использовать множество дисциплин в проекте одновременно, причём как прикладных, так и фундаментальных, дисциплин мыслительного мастерства, собранности и саморазвития). Системный подход сразу оговаривает многодисциплинарность (в отличие от монодисциплинарности редукционистского подхода - “наша дисциплина объяснит всё многообразие явлений”) рассмотрения системы. Каждая дисциплина привносит свою теорию, свой компактный набор описаний мира, пригодный для ответов на свои вопросы. Системный подход позволяет сразу к этому приготовиться: с системным подходом жить не легче, чем с редукционистским (меднолобым фанатам одной идеи ведь жить всегда легче, так?), зато можно добиться лучших результатов, применяя различные теории там, где они могут быть применены, и не применяя там, где их применять нельзя (ибо в каждой теории оговаривается тот круг явлений, к которым эта теория в принципе может быть применена).
Получается, попытка “запрячь в одну упряжку коня и трепетную лань” вызвана тем, что у нас есть и конь, и лань, и ещё много кого, и нам с ними всеми работать в коллективном проекте с разделением труда; и тут есть две стратегии - чтобы договорить всех и достичь хоть какого-то согласия, когда мы быстро упрёмся в проблему семантического треугольника, нам надо будет либо всех огранить/подтесать под “коня”, либо плюнуть на разность терминов, но привязаться к понятием мета-мета-модели, в которых можно будет мыслить о деятельности, несмотря на семантику, ну и заниматься переводом с ММ-языка на язык предметной области или семантического сообщества. Главное, что у нас есть ММ-язык и мы знаем, как искать в мире объекты, соответствующие его понятиям.
В жизни нельзя встретить такую стройную и согласованную многоуровневую онтологию, хорошо согласованную и полную. В жизни вы обычно встречаете много плохо согласованных (то есть никак не согласованных!) онтик, как обрывков онтологии - это результаты самых разных и несогласованных между собой попыток моделирования мира.
Мы обсудили построение моделей, начиная с выделения объектов и отношений, и до поиска и описания причин и следствий в объяснениях. Всё это нужно нам для достижения прагматических целей, то есть для того, чтобы внести больше ясности в те ситуации, где нам необходимо действовать. Моделирование и причинно-следственный анализ - это практики в процессе поиска, постановки и решения проблем, который можно описать как процесс изменения агента для приспособления к среде, и изменения среды для приспособления к агенту. Не бывает моделирования, которое не имеет какой-то (может быть, отложенной) цели, связанной с выбором поведения, меняющего мир (моделирование всегда осуществляется с целью изменения мира, иначе зачем тратить на него ресурсы; но ведь наука моделирует мир ради познания?). Всё начинается с того, что мы пытаемся понять: что из окружающей обстановки - наша проблема. Для этого мы выделяем объекты. Когда мы решаем, что проблема найдена, мы определяем, что будет предпочтительным решением этой проблемы, для этого мы формируем набор предпочтений (состояний мира, которые мы считаем желательными). Дальше происходит анализ, включая доэкспериментальную аргументацию. Мы формируем гипотезы и составляем объяснение (модель) ситуации, в котором стараемся понять не только из каких объектов она состоит, но и как эти объекты связаны, в особенности связями типа “причина-следствие”, и почему эти связи обеспечивают наблюдаемое поведение. На этом этапе объяснение может казаться логичным, и мы можем и не заметить, что с ним что-то не так, тогда это выяснится гораздо позже. Поэтому мы проверяем модель, собираем данные, ставим эксперименты. Особенно мы стараемся опровергнуть объяснения, ищем свидетельства, которые в него не вписываются (фальсификация, попперианизм) - чтобы улучшить её и облегчить себе работу в будущем. Когда мы нашли модель, которая устойчива к попыткам опровержения, мы можем на основании неё действовать (праксиологию можно считать такой моделью, априорной, это даже не догадка, а аксиома, которая неопровержима). Из причинно-следственного анализа мы видим, куда и в какой ситуации можно совершить интервенцию (вмешательство), чтобы изменить что-то такое, что нам важно (вот тут прагматизм порождает интервенционизм, и модель, игнорирующая праксиологию и математизирующая экономику, тут ему помогает, ей и отдаётся предпочтение; причиной является желание вмешиваться, управлять другими, отказывать в самопринадлежности). Вариантов вмешательства может быть несколько, и всегда есть вариант не вмешиваться, оставить всё по-старому. Отсюда появляются альтернативы - разные варианты решения проблемы. Обычно на этом этапе мы также стараемся перечислить все возможные ограничения на применимость модели.
Обычно мы ищем варианты вмешательства либо перебирая знакомые паттерны, которые мы уже видели раньше (метод), либо пытаясь собрать новый паттерн из кусочков старых (новый метод). Возможные паттерны мы стараемся раскритиковать, даже выходя за пределы исходного объяснения. Для этого используются разные вспомогательные приёмы и практики (например, анализ pre-mortem, задавание вопросов типа “представь, что ничего не получилось, и расскажи, что пошло не так” - критика гипотезы о методе).
В итоге мы выбираем какой-то из вариантов действия, принимаем решение. А затем планируем и выполняем конкретные работы, реализующие этот вариант. Именно следование этому алгоритму мы и называем “рациональной работой”, то есть работой, основанной на разумных доводах, позволяющих предполагать, что выбранный нами вариант действий приведёт к тому результату, которого мы хотим достичь.
Дальше мы неизбежно получим от мира обратную связь - насколько наша модель была точна, насколько объяснение было качественным, насколько реально проведённые работы соответствовали принятому решению, какие неожиданности застали нас врасплох, и так далее. В результате мы можем откалиброваться - понять, насколько наше ощущение качества решения соответствует реальности. Проверка качества моделирования происходит в конце концов только на этапе непосредственного исполнения решения, принятого на основе модели. Поэтому важно не пропускать получаемую информацию и непрерывно улучшать процессы моделирования, поиска альтернатив и принятия решений, учитывая новые данные каждый раз, когда результат ваших действий вас удивляет. Улучшения надо понимать буквально - всегда лучше брать ваш существующий результат и изменять его, а не пытаться построить что-то новое с нуля.
- Проверьте, выбрана ли именно ваша проблема. Ошибка, которую тут легко совершить - ролевая, несоответствие проблемы интересам роли. Плохо решать не свои проблемы, точно так же, как плохо не решать свои.
- Про ошибки в моделировании мы много говорили в предыдущих разделах. Устранение ошибок можно и нужно проводить инкрементально, не выбрасывая всю модель на помойку.
- Поиск альтернатив. Есть две крайности: искать слишком много альтернатив, в результате время, затраченное на оценку и выбор, становится слишком большим, либо делать первое попавшееся действие, тогда большинство решений будет заканчиваться провалом, и итераций потребуется слишком много. Посмотрите трезво на свой процесс поиска альтернатив и откалибруйтесь.
- Принятие решений. Теории принятия решений пытаются формально описать критерии выбора вариантов, и есть множество вариантов (pun intended) таких описаний. Мы можем пытаться при принятии решения оптимизировать один показатель (ожидаемую полезность, издержки, дисконтированный денежный поток, альтернативные издержки, теоретико-игровые выплаты и т.п.), либо стремиться к многокритериальной оптимизации. Для разных вариантов существуют модельные ситуации, обсчитываемые с помощью упрощённых моделей, где исходы известны, вознаграждения и потери заданы, всё можно вычислить и сравнить. Что интересно, в этих модельных ситуациях и лабораторных условиях люди (и иные агенты, животные, теперь и ИИ) всё равно не ведут себя как эти упрощённые модели предписывают себя вести рациональным агентам. Надо учитывать, что невозможно учесть все внутренние убеждения и представления агентов о себе и о мире, абстрагироваться от этих представлений и от фундаментальной неопределённости выбора агента при принятии решений (некоторые философы называют эту неопределённость “свободой воли”, но нам даже не нужно тут углубляться в объяснения её природы). В реальности, когда агенту нужно выбрать из нескольких вариантов в многофакторной ситуации, агент не столько пытается логически рассчитать ожидаемую полезность, сколько старается обосновать свой уже сделанный в быстром мышлении S1 интуитивный выбор. Скорее всего, это не так уж плохо: быстрое мышление неизбежно учитывает и предыдущий опыт, и новые данные, и даже результаты рассуждений, проведённых в медленном мышлении. Только оно делает это не алгоритмически, а с помощью распределённых представлений. Но совершенно не факт, что результат этого - некачественный. Поэтому, пока агент тщательно выделяет объекты, классифицирует их, строит и изучает модели, рассматривает факторы и обдумывает альтернативы - его экспертное интуитивное понимание обновляется, и решение в итоге может оказаться лучше, чем если попытаться всё же провести исчерпывающий расчёт. Приходится также учитывать, что и подготовка к принятию решения, и сам процесс принятия решения агенту чего-то стоят: времени, сил, денег. Эти ресурсы, плюс ресурс внимания, у агента обычно ограничены. Ресурсы учитываются явно или интуитивно, и тоже влияют на принятие решений. (Вот тут описана разница между принятием предпринимательского решения на основе интуиции и опыта, то есть быстрого мышления, и на основе медленного мышления, моделирования и просчитывания альтернатив. Но - если натренировать системное мышление, оно становится из медленного быстрым, и помогает и опыту, и интуиции). В целом, когда нам кажется, что агент действует против своих интересов (это вызывает ощущение дребезга), мы, скорее всего, просто не знаем всех предпочтений агента, а некоторые предпочтения скрыты даже от него самого (от его осознанного медленного мышления). Постараться вывести эти предпочтения в фокус внимания иногда само по себе помогает принимать более хорошие решения.
Когда информации больше, чем мы можем обработать за отведённое для принятия решения время, мы чаще всего либо выберем и учтём что-то случайным образом, либо застрянем в аналитическом параличе - состоянии, когда решение откладывается потому, что агент пытается проанализировать всю-всю информацию, несмотря ни на какие ограничения. Аналитический паралич откладывает действия и, по сути, является вариантом “не делать ничего”. Обычно этот вариант - не очень хорош.
Принятие решений значительно усложняется, если речь идёт не об одном конкретном моменте, а о цепочке связанных между собой решений. Это ставит вопрос о временном горизонте планирования. Решения будут радикально отличаться, если вы рассматриваете не один момент в близком будущем, а несколько разных, на которые вы одновременно строите планы, и которые задают ограничения друг для друга. Все работы по решению проблем, которые вы делаете, меняют вас и меняют среду, поэтому изменяются и те проблемы, которые вы собираетесь решать дальше. Думать о таком неопределённом будущем зачастую можно только эвристически, то есть с помощью интуитивно выведенных правил, не имеющих почти никакого логического объяснения, и слабо подкреплённых данными. Одна из таких хороших эвристик - увеличивать спектр будущих возможностей, то есть при рассмотрении альтернатив выбирать те, которые создают вам больше свободы в следующих решениях, те, которые не вводят новых ограничений. У Дойча тоже есть похожая эвристика: fun criterion. Он предлагает выбирать то, что приносит радость (для него это специфическая радость познания, любопытства, разбирательства в новом). Если вы руководствуетесь этим критерием, вы можете постоянно шаг за шагом расширять известную вам область мироздания, а значит, и набор доступных в будущем путей - стратегий. Кроме того, вы будете развивать и укреплять в себе творческое начало.
Вы в любом случае поступаете так, чтобы каждое решение как можно лучше готовило вас к последующим ситуациям. Вопрос всегда только в том, насколько крупные системы и насколько длинные промежутки времени вы способны рассмотреть, и насколько вы способны в моделях предусмотреть всё неизвестное. Но если вы просто думаете вперёд на 15 минут, вы будете принимать не те решения, которые вы будете принимать, если вы думаете вперёд на 20 лет. Речь тут не о планировании на эти периоды, а о моделировании и прогнозировании на таких временных промежутках. Вы можете всё равно строить планы только на пять минут вперёд, но, если ваши модели смотрят на 20 лет вперёд, ваши решения будут другими (вот тут проведена разница между горизонтом стратегирования и горизонтом планирования. Если я думаю на всю жизнь и даже дальше, решая проблемы человечества, то запланированные работы на горизонте планирования и их рабочие продукты у меня будут совершенно иные, так как задачи будут иные, ибо проекты будут иные. И приоритетным проектом будет, конечно же, проект бесконечного саморазвития, повышения мыслительного мастерства, для чего потребуется встроить мастерство саморазвития и собранности. Я не знаю, какое прикладное мастерство потребуется мне через год, десять или двадцать лет, но принимаю всерьёз то, что если я ежедневно инвестирую от двух часов в бесконечное саморазвитие и делаю это пожизненно, то моё мыслительное мастерство - интеллект - будет достаточным для того, чтобы освоить любое прикладное мастерство в будущем или найти исполнителей с нужным уровнем прикладных мастерств).
Без понятия моделирования (схематизации, программирования, онтологизирования) мы далеко с визуальным мышлением не двинемся. Поэтому я (Левенчук) и ввожу прямое понятие моделирования и обратное ему понятие рендеринга. Из модели, как представления самого важного из описываемого объекта, нам нужно очень часто сделать обратный ход: представить по модели весь объект, включающий как его важные, так и не такие важные свойства. Например, вот модель самоката, его чертёж. А мне нужно сделать по чертежу реальный самокат, железный. Вот это и есть рендеринг.
Без метонимии нельзя разговаривать, речь ведь должна быть живой. Но нужно быть крайне внимательным, когда живую речь мы переводим в формальные диаграммы. Читаем схемы мы обычно с использованием метонимии. Писать схемы нужно, устраняя метонимию (это специальная работа онтологического моделирования). Понимать речь нужно, зная о метонимии и не попадаясь в её ловушку перескока с одного элемента схемы на другой по отношениям “род-вид” (специализации), “часть-целое” (композиции), “функционального объекта-конструктивного объекта” (установки, installed_as).
Современное системное мышление устроено так, чтобы удерживать внимание на физическом мире, хотя стабилизируется это удержание внимания с помощью информационных моделей. Модель (как описание системы, отличающееся от её воплощения) нужна как раз для удержания внимания на воплощении (без модели не будет понятно, а что именно воплощать; модель, созданная на основании требований, должна давать исчерпывающий ответ на вопрос, почему воплощается именно то, а не другое, откуда оно берётся, чей ролевой интерес, выявленный и учтённый, определяет наличие этого - части, свойства, характеристики). Описание системы жизненно необходимо для её воплощения; без множества тщательных описаний, выполненных разными методами, отражающими предпочтения в интересах всех проектных ролей, невозможно воплощение успешной системы, удовлетворяющее этим интересам в физическом мире. Физические модели (типа самолёта для аэродинамической трубы) сейчас используются всё реже, но вот информационные модели помогают удерживать внимание на объектах физического мира, и готовить детальные и согласованные между собой описания этих объектов. Вот эти моделируемые удерживаемые во внимании на разных уровнях размера взаимодействующие физические системы - это и есть предмет системного мышления.
Думайте не в уме, думайте над текстом! Системное мышление подразумевает использование моделей/описаний, внимание должно удерживаться не в мозгу мыслителя, а документами (сегодня - электронными, в том числе информационными и имитационными моделями, вчера - бумажными документами).
Разнообразные предметы интересов, отражающие их разнообразные методы описания и приготовленные при помощи этих методов сами разнообразные описания, отвечающие на вопросы по предпочтениям/интересам, лежат в основе системного мышления. То есть: проектные роли имеют предметы интересов к целевой системе/надсистеме/системе создания и предпочтения в них; предмет интереса должен быть отражён в описании; описание задаётся его методом и отвечает на вопрос предмета интереса/предпочтения в нём. Иначе говоря, каждая проектная роль должна иметь исчерпывающее описание системы, к которой у неё интерес в проекте, из которого видно, как удовлетворяются предпочтения в предметах её деятельностных интересов, и эти описания должны быть между собой согласованы, так как описывают они один и тот же объект в пространстве-времени. Поэтому описаний/моделей всегда много (так как роли разные, предметы интереса и предпочтения в них разные), но они должны составлять единый “источник правды” (source of truth).
Если вы даёте кому-то описание системы (view), то вы обязаны также сообщить, как вы получили это описание, указать использованный метод (viewpoint), задать типы важных объектов, отражённых в модели. Вы должны понимать, что это описание - результат моделирования, то есть оно должно содержать только важные факты для той проектной роли, которой вы даёте это описание, и не должно содержать ничего другого, что будет для этой проектной роли информационным шумом (это в полной мере относится к маркетинговым описаниям для пользователей, клиентуры и инвестуры, это внешние проектные роли, и деятельностные интересы у них разные!) Если вы не можете сказать, каким методом вы описали систему, если вы не знаете, отражает ли этот метод предмет интереса проектной роли, вы делаете ошибку, эта ошибка вам дорого обойдётся.
Главное - это запомнить:
- любое описание - это описание системы;
- любое описание системы сделано с использованием метода описания (даже если описывающий этого не осознаёт, как работающий по методу может не осознавать метод работы);
- доступно людям описание становится только после его документирования (вот почему нужен документ - описание “в голове” не передать и не проверить, составлено ли оно верно, описания в голове вообще не существует, оно существует только в отчуждаемом документе в экзокортексе, как в проекте экосистемы, например);
- метод описания - это описание описания (поэтому уместны вопросы и про метод описания метода описания, и про документирование метода описания метода описания).
Метод описания (viewpoint) оформляет (frame) целевую характеристику (concern) проектной роли. Одно из следствий рассматриваемой схемы: если у проектной роли/стейкхолдера нет соответствующей важной характеристики/concern, то описание/view для удовлетворения интереса к этой характеристике не делается. И наоборот: если у проектной роли есть целевая характеристика и начинается её обсуждение, то описание для такой характеристики делается и обязательно документируется.
Предмет интереса/concern отражается/framed методом его описания/viewpoint, а в этом методе описания как раз указывается, что самое важное в моделируемом объекте, что нужно учесть в различных моделях, получаемых при помощи этого метода описания. Это “самое важное” для какой-то модели и называют мета-модель, и выражена она главным образом в типах самых важных объектов.
Модели должны быть удобны для деятельности на каждом уровне, они должны позволять проводить объяснения (обсуждать причины и следствия происходящего в предметной области интереса), а не абстрактно “научно правильными” (вот тут будет эпистемологический клэш с аристотелевской логикой). Системное мышление - не чистая математика, не чистая логика. Его модели и рассуждения с их использованием определяются интересами в выполнении работ по каким-то методам, опора тут на методологию как на транс-дисциплину интеллект-стека. Если какие-то модели и рассуждения по ним формально правильны, но не помогают что-то сделать в физическом мире, то они бесполезны, их не нужно делать (философия прагматизма; первичным является желание/зуд делать/менять мир - “я хочу действовать, дайте же мне модель, которая объяснит, как именно действовать”. И находится мейнстримный экономист, который услужливо её подсовывает, порождая наукообразное ошибочное обоснование интервенционизма). Нам нужно, чтобы наши системы были и привлекательны, и реализуемы в физическом мире; мы не просто мечтатели, мы деятели. Системное мышление - не математическое мышление, оно ориентировано на управление вниманием для какого-то действия, а не на формальную верность.
Описание системы - это и есть модель. Причём модели могут быть на разных уровнях онтологии: объект реального мира; его описание (модель экземпляра); метод описания (мета-модель, описание описания, предметная область - для создателей предприятий или экспертов предметной области); мета-мета-модель (описание описания описания, для мастеров системного мышления). Чтобы создать систему, надо понимать, что создавать (а это значит - для кого создавать, чьи конкретные ролевые/деятельностные интересы учитывать, на кого влияет система и кто влияет на систему), а это означает множество разных описаний, то есть моделей (правильных упрощений, содержащих главное про систему с точки зрения смотрящего на неё, то есть конкретной роли).
Слова не важны, важно общее устройство мышления (на что обращать внимание во всех этих проектах: системное мышление занимается управлением вниманием). Слова важны: без терминологии какой-то предметной области вы вообще не поймёте, о чём идёт речь. Вам потребуется в каждом проекте сопоставлять “яблоки из учебника” с “яблоками из жизни/задачи”: отождествлять понятия, соответствующие предметам самых разных предметных областей/domains с понятиями системного мышления. И дальше системно мыслить, то есть продумывать то важное, на что указывает системное мышление, надёжно удерживать это важное в коллективном внимании участников проекта, не давать вниманию рассеиваться.
Отслеживайте типы объектов, но отслеживайте и типы отношений, минимально это классификация, специализация, композиция, реализация, создание. Без знания теории понятий (работа с типами и отношениями объектов) и онтологии (учение о многоуровневой нарезке мира на объекты, находящиеся друг с другом в каких-то отношениях) системное мышление невозможно!